一种基于告警大数据的区域电网设备类安全风险评价方法与流程

本发明涉及设备安全评估技术领域，具体涉及一种基于告警大数据的区域电网设备类安全风险评价方法。

背景技术：

电力行业已经迈进了大电网、信息化、数字化和智能化的时代，电网的安全运行水平直接关系国民经济的发展和国家能源安全。长期以来，对区域电网设备类安全风险的评价缺乏科学有效的方法，未考虑地区的网架规模、变电站数量、各类跳闸事件造成的隐患差异和地区运维能力等问题，使得评价结果难以适用于实际生产。如何利用好现有的告警大数据信号进行数据挖掘、采用先进算法进行科学有效评价尤为关键。

技术实现要素：

针对上述问题，本发明提出了一种基于告警大数据的区域电网设备类安全风险评价方法，充分利用现有的告警大数据信息、线路长度、主变台数、断路器台数和变电站数量等进行数据挖掘，采用了多层次的建模和赋权得到安全风险评价结果，同时实现了多区域的横向比较。

本发明提供一种基于告警大数据的区域电网设备类安全风险评价方法，包括以下步骤：

t1:按智能站和常规站分别梳理主要设备的类型，并对主要设备进行权重分配得到各主要设备的权重模型；

t2:在主要设备的权重模型基础上对各主要设备的关键告警信号进行梳理，按设备的关键告警信号频次和未复归时长为设备可靠指数评分模型计算出设备可靠指数；

t3:基于分电压等级和跳闸类型进行赋权建立设备跳闸权重模型，再综合考虑地区的线路长度、主变台数和断路器台数占比形成调整系数模型；

t4:对同一设备的重复跳闸频次进行加权，得到各设备重复跳闸频次折算分值，并基于设备跳闸率评分模型求出设备跳闸率评分；

t5:基于设备可靠指数和设备跳闸率评分进行最高分折算后计算出各区域电网设备类安全风险评价结果。

进一步优化方案为，智能站的主要设备及其权重模型为：主变压器(a)权重为：0.25，断路器(b)权重为：0.2，电容器(c)权重为：0.05，电抗器(d)权重为：0.05，测控装置(e)权重为：0.1，保护装置(f)权重为：0.1，智能终端(g)权重为：0.05，合并单元(h)权重为：0.05，站公用部分(i)权重为：0.15；

常规站的主要设备及其权重模型为：主变压器(a)权重为：0.25，断路器(b)权重为：0.2，电容器(c)权重为：0.05，电抗器(d)权重为：0.05，测控装置(e)权重为：0.15，保护装置(f)权重为：0.15，站公用部分(g)权重为：0.15。

进一步优化方案为，智能站主要设备中：

主变压器的关键告警信号包括：本体轻瓦斯告警、本体绕温高告警、本体压力释放告警、本体压力突变告警、本体油位异常、本体油温高告警、本体重瓦斯出口、冷却器全停延时跳闸出口、保护出口；

断路器的关键告警信号包括：开关sf6气压低闭锁、开关sf6气压低告警、开关储能电机故障；

电容器的关键告警信号包括：保护出口；

电抗器的关键告警信号包括：保护出口；

测控装置的关键告警信号包括：装置异常、装置故障、通信中断、接收某一合并单元sv采样链路中断、接收某一goose链路中断、goose总告警、sv总告警、接收某一合并单元sv采样数据异常；

保护装置的关键告警信号包括：装置异常、装置故障、通信中断、装置ta断线、装置tv断线、接收某一sv采样链路中断、接收某一goose链路中断、goose总告警、sv总告警

智能终端的关键告警信号包括：装置异常、装置故障、接收某一goose链路中断、goose总告警；

合并单元的关键告警信号包括：装置异常、装置故障、goose总告警、采样失步、sv总告警、接收某一sv采样链路中断、接收某一goose链路中断；

常规站主要设备中：

主变压器的关键告警信号包括：本体轻瓦斯告警、本体绕温高告警、本体压力释放告警、本体压力突变告警、本体油位异常、本体油温高告警、本体重瓦斯出口、冷却器全停延时跳闸出口、保护出口；

断路器的关键告警信号包括：开关sf6气压低闭锁、开关sf6气压低告警、开关储能电机故障；

电容器的关键告警信号包括：保护出口；

电抗器的关键告警信号包括：保护出口；

测控装置的关键告警信号包括：装置异常、装置故障、通信中断；

保护装置的关键告警信号包括：装置异常、装置故障、通信中断。

智能站和常规站的站公用部分都包含一体化电源、交流系统、直流系统、通信电源、站用变。

一体化电源的关键告警信号包括：交流电源失电、交流进线电压异常、系统总故障、逆变器故障、直流电源母线电压异常、充电装置故障、输出熔断器断开、绝缘故障、蓄电池异常、直流馈线故障等；

交流电源系统的关键告警信号包括：交流电源失电、交流电源缺相、交流进线电压异常、系统总故障等；

直流电源系统的关键告警信号包括：直流电源母线电压异常、充电装置故障、输出熔断器断开、绝缘故障、蓄电池异常、直流馈线故障等；

通信电源的关键告警信号包括：通信电源母线电压异常、直流馈线故障等；

站用变的关键告警信号包括：轻瓦斯信号、重瓦斯动作、过流保护出口等。

进一步优化方案为，t2中设备可靠指数具体计算方法为：

s1.将主要设备告警信息的频次折算分值和长时未复归时长折算分值相加得到该设备的折算分值；

s2.基于各主要设备的权重模型和折算分值计算出智能站单个变电站总分、常规站单个变电站总分；

s3.基于s2的结果和区域变电站总数计算出区域设备可靠指数。

进一步优化方案为，s2中单个变电站总分等于变电站内所有主要设备的分数之和，主要设备的分数等于该设备折算分值与其权重的乘积；

区域设备可靠指数＝智能站单个变电站总分*智能站数/变电站总数+常规站单个变电站总分*常规站数/变电站总数。

评价电网设备运行“可观、可控”能力，包含影响电网运行的设备告警信息的频次(n1表示为累积频次折算分值，上限设置为50)和长时未复归时长(n2表示为累积时长折算分值，上限设置为50)。

(1)设备可靠指数：

各设备的折算分值(以b断路器为例)(i代表某地区编号)：

bi＝n1+n2(0≤n1≤50,0≤n2≤50)

0≤bi≤100

智能站单个变电站总分(i代表某地区编号)：

zni＝0.25ai+0.2bi+0.05ci+0.05di+0.1ei+0.1fi+0.05gi+0.05hi+0.15ii

常规站单个变电站总分(i代表某地区编号)：

cgi＝0.25ai+0.2bi+0.05ci+0.05di+0.15ei+0.15fi+0.15gi

地区设备可靠指数wi＝zni*智能站数/变电站总数+cgi*常规站数/变电站总数。

按规定最大分值折算后区域设备跳闸率评分wi，

wi＝wi*(规定最大分值/max{wi})

进一步优化方案为，设备跳闸权重模型为：500千伏母线跳闸权重为0.3；

500千伏主变跳闸权重为0.25，500千伏线路跳闸权重为0.15，220千伏母线跳闸权重为0.12，220千伏主变跳闸权重为0.08，220千伏线路跳闸权重为0.04，110千伏母线跳闸权重为0.03，110千伏主变跳闸权重为0.02，110千伏线路跳闸权重为0.01。

进一步优化方案为，t3中所述调整系数模型包括：

可跳闸设备数量比例系数，线路长度比例系数，主变台数比例系数；

可跳闸设备数量占比调整系数，线路长度占比调整系数，线路长度占比调整系数。

地区可跳闸设备数量(i代表某地区编号，下同)：

ai(1≤i≤n)＝a1,a2,λ,an

地区500千伏线路长度：

bi(1≤i≤n)＝b1,b2,λ,bn

地区220千伏线路长度：

ci(1≤i≤n)＝c1,c2,λ,cn

地区110千伏线路长度：

di(1≤i≤n)＝d1,d2,λ,dn

地区500千伏主变台数：

ei(1≤i≤n)＝e1,e2,λ,en

地区220千伏主变台数：

fi(1≤i≤n)＝f1,f2,λ,fn

地区110千伏主变台数：

gi(1≤i≤n)＝g1,g2,λ,gn

可跳闸设备数量占比系数，充分考虑地区断路器的台数，即该地区的可跳闸设备数量相对于所有地区数量的占比系数：

同上，500千伏线路长度占比系数bzi、220千伏线路长度占比系数czi、110千伏线路长度占比系数dzi、500千伏主变台数占比系数ezi、220千伏主变台数占比系数fzi、110千伏主变台数占比系数gzi。

可跳闸设备数量占比调整系数(0≤调整系数≤1)，用于调整相应权重，可跳闸设备数量越小，则调整系数越大：

同上，500千伏线路长度占比调整系数bti、220千伏线路长度占比调整系数cti、110千伏线路长度占比调整系数dti、500千伏主变台数占比调整系数eti、220千伏主变台数占比调整系数fti、110千伏主变台数占比调整系数gti。

进一步优化方案为，设备重复跳闸频次折算分值＝0.0001*设备重复跳闸频次，其中设备重复跳闸频次上限为50次。

进一步优化方案为，t4中设备跳闸率评分模型为：

区域设备跳闸率评分ni＝∑0.5*设备跳闸权重模型*调整系数模型*跳闸设备数量/区域可跳闸设备数+0.5*设备重复跳闸频次折算分值。

按规定最大分值折算后区域设备跳闸率评分ni

ni＝ni*(规定最大分值/max{ni})

进一步优化方案为，t5具体包括：

t51.对设备可靠指数和设备跳闸率评分按照规定最大分值进行折算；

t52.基于公式：

区域电网设备类安全风险评价结果＝0.5*折算后区域设备可靠指数+0.5*折算后区域设备跳闸率评分

计算出各区域电网设备类安全风险评价结果。

本发明与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：

根据电网的实际运行情况确定了设备可靠指数和设备跳闸率两个大指标，对于设备可靠指数充分考虑了地区变电站数量，按智能站和常规站分别梳理了关键设备的类型并根据专家经验对各类型设备进行了权重分配，在此基础上对各类型设备的关键告警信号进行了梳理并建立了按频次和未复归时长的评分模型，形成了基于告警大数据-->设备-->变电站-->地区的评价流程，最后得到设备可靠指数；对于设备跳闸率充分考虑了线路长度、主变台数、断路器台数和同一设备重复跳闸率，首先根据专家经验分电压等级和跳闸类型进行了赋权得到设备跳闸权重模型，再综合考虑地区的线路长度、主变台数和断路器台数占比形成调整系数模型，最后充分考虑了同一设备的重复跳闸频次进行加权，由告警信号中的“事故分闸”作为判别条件挖掘跳闸次数，形成了基于告警大数据统计跳闸次数-->跳闸事件-->设备占比调整-->重复跳闸加权的评价流程，最后得到设备跳闸率。在得到设备可靠系数和设备跳闸率后按规定权重计算得到总分，即某地区电网设备类安全风险评价结果，通过最高分折算，得到多区域电网设备类安全风险评价结果。通过算例得到评价结果，与实际情况较匹配，对生产实践有一定的指导意义。本发明提供的基于告警大数据的区域电网设备类安全风险评价方法，解决了长期以来，对区域电网设备类安全风险的评价缺乏科学有效的方法，未考虑地区的网架规模、变电站数量、各类跳闸事件造成的隐患差异和地区运维能力等的问题，使得评价结果科学有效，实用性好。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明实施例的限定。

图1是基于告警大数据的区域电网设备类安全风险评价方法流程图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。

实施例1

如图1所示，根据电网的实际运行情况确定了设备可靠指数和设备跳闸率两个大指标，对于设备可靠指数充分考虑了地区变电站数量，按智能站和常规站分别梳理了关键设备的类型并根据专家经验对各类型设备进行了权重分配，在此基础上对各类型设备的关键告警信号进行了梳理并建立了按频次和未复归时长的评分模型，形成了基于告警大数据-->设备-->变电站-->地区的评价流程，最后得到设备可靠指数；对于设备跳闸率充分考虑了线路长度、主变台数、断路器台数和同一设备重复跳闸率，首先根据专家经验分电压等级和跳闸类型进行了赋权得到设备跳闸权重模型，再综合考虑地区的线路长度、主变台数和断路器台数占比形成调整系数模型，最后充分考虑了同一设备的重复跳闸频次进行加权，由告警信号中的“事故分闸”作为判别条件挖掘跳闸次数，形成了基于告警大数据统计跳闸次数-->跳闸事件-->设备占比调整-->重复跳闸加权的评价流程，最后得到设备跳闸率。在得到设备可靠系数和设备跳闸率后按规定权重计算得到总分，即某地区电网设备类安全风险评价结果，通过最高分折算，得到多区域电网设备类安全风险评价结果。

实施例2

算例分析

假设选择北京、上海、广州作为评价对象，规定最大分值为100分，基于告警大数据的各项参数得分如下：

表1设备可靠指数相关参数设置

表2设备跳闸率相关参数设置

(1)对于设备可靠性指数，由表1相关参数代入计算

cg1＝0.25a1+0.2b1+0.05c1+0.05d1+0.1e1+0.1f1+0.05g1+0.05h1+0.15i1＝13.35

zn1＝0.25a1+0.2b1+0.05c1+0.05d1+0.15e1+0.15f1+0.15g1＝15.65

cg2＝0.25a2+0.2b2+0.05c2+0.05d2+0.1e2+0.1f2+0.05g2+0.05h2+0.15i2＝17.25

zn2＝0.25a2+0.2b2+0.05c2+0.05d2+0.15e2+0.15f2+0.15g2＝20.4

cg3＝0.25a3+0.2b3+0.05c3+0.05d3+0.1e3+0.1f3+0.05g3+0.05h3+0.15i3＝24.2

zn3＝0.25a3+0.2b3+0.05c3+0.05d3+0.15e3+0.15f3+0.15g3＝29.7

北京地区设备可靠指数w1＝zn1*500/800+cg1*300/800

w1＝w1*(100/max{wi})＝53.52

上海地区设备可靠指数w2＝zn2*700/900+cg2*200/900

w2＝w2*(100/max{wi})＝67.59

广州地区设备可靠指数w3＝zn3*400/700+cg3*300/700

w3＝w3*(100/max{wi})＝100

(2)对于设备跳闸率，由表2相关参数代入计算

各占比系数：

az2＝2.8；bz2＝6.5；cz2＝3.06；dz2＝3.55；ez2＝2.96；fz2＝5.29；gz2＝8.41

az3＝3.23；bz3＝8.67；cz3＝4.33；dz3＝3.94；ez3＝3.7；fz3＝4.93；gz3＝5.25

各占比调整系数：

at1＝0.93；bt1＝1.09；ct1＝0.52；dt1＝0.54；et1＝0.47；ft1＝0.31；gt1＝0.17

at2＝0.87；bt2＝1.5；ct2＝0.7；dt2＝0.9；et2＝0.56；ft2＝1；gt2＝1

at3＝1；bt3＝2；ct3＝1；dt3＝1；et3＝0.7；ft3＝0.93；gt3＝0.62

各地区得分：

0.5(0.3at1+0.15bt1+0.25ct1+0.12at1+0.04dt1+0.08et1+0.03at1+0.03ft1+0.02gt1)/a+0.0001×4

0.5(0.3at2+0.15bt2+0.25ct2+0.12at2+0.04dt2+0.08et2+0.03at2+0.03ft2+0.02gt2)/a+0.0001×12

0.5(0.3at3+0.15bt3+0.25ct3+0.12at3+0.04dt3+0.08et3+0.03at3+0.03ft3+0.02gt3)/a+0.0001×2

折算后最终得分：

n1＝n1*(100/max{ni})＝49.47

n2＝n2*(100/max{ni})＝100

n3＝n3*(100/max{ni})＝82.79

设备可靠性指数和设备跳闸率各按0.5的权重计算最终得分：

0.5*wi+0.5*ni

北京电网设备类安全风险评估得分为51.49

上海电网设备类安全风险评估得分为83.79

广州电网设备类安全风险评估得分为91.39

即，广州地区的电网设备类安全风险最严峻，上海电网设备类安全风险其次，北京表现最好且领先广州和上海较多。

以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。